#!/bin/sh

# source activate pytorch

while true
do
    res=`ps -ef | grep transfer_test.sh | grep -v grep | wc -l`
    if [ $res -eq  0 ]
    then
        echo "PLCM transfer_test.sh 执行完毕"
        break
    else
        echo "PLCM transfer_test.sh 执行中, sleep 300"
        sleep 300
    fi
done

echo "python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -metric l2 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 8 --SA_dim_head 64 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1"
python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -metric l2 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 8 --SA_dim_head 64 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1

dataset='recognition36'
shots='1 5'

for shot in $shots
do
    echo "python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA -metric l2 --image_size 84 --with_SA --SA_heads 8 --SA_dim_head 64 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR"
    python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA -metric l2 --image_size 84 --with_SA --SA_heads 8 --SA_dim_head 64 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR
done

datasets='recognition36'
shots='5 2 1'
unlabels='0 15'
msi='5'

for dataset in $datasets
do
    for shot in $shots
    do
        for unlabel in $unlabels
        do
            # ((msi=$shot * 3))
            echo "python eval_semi_logits_no_reinit_two_phase_ep_fixmomentum.py -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 -dataset $dataset --with_SA --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --model_name resnet_MyResSA -metric l2 --sche CosineLR --unlabel $unlabel --show_detail -sfc_lr 100 --msi $msi --semi_step $shot"
            python eval_semi_logits_no_reinit_two_phase_ep_fixmomentum.py -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 -dataset $dataset --with_SA --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --model_name resnet_MyResSA -metric l2 --sche CosineLR --unlabel $unlabel --show_detail -sfc_lr 100 --msi $msi --semi_step $shot
        done
    done
done